#!/bin/sh

# source activate pytorch

while true
do
    res=`ps -ef | grep semi_test_two_phase_baseline_fixiter_fixmomentum_aug.sh | grep -v grep | wc -l`
    if [ $res -eq  0 ]
    then
        echo "semi_test_two_phase_baseline_fixiter_fixmomentum_aug.sh 执行完毕"
        break
    else
        echo "semi_test_two_phase_baseline_fixiter_fixmomentum_aug.sh 执行中, sleep 300"
        sleep 300
    fi
done

#!/bin/bash
heads='2 4 8 16'
dims='256 128 64 32'

# echo "python train_EMD_pretrain.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -bs 128 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84 --with_SA --SA_heads 2 --SA_dim_head 256 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR "
# python train_EMD_pretrain.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -bs 128 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84 --with_SA --SA_heads 2 --SA_dim_head 256 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR 

echo "python train_EMD_meta.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -val_episode 50 -test_episode 600 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84  --with_SA --SA_heads 2 --SA_dim_head 256 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR  --pre_lr 0.1"
python train_EMD_meta.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -val_episode 50 -test_episode 600 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84  --with_SA --SA_heads 2 --SA_dim_head 256 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR  --pre_lr 0.1

echo "python train_EMD_pretrain.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -bs 128 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84 --with_SA --SA_heads 4 --SA_dim_head 128 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR "
python train_EMD_pretrain.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -bs 128 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84 --with_SA --SA_heads 4 --SA_dim_head 128 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR 

echo "python train_EMD_meta.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -val_episode 50 -test_episode 600 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84  --with_SA --SA_heads 4 --SA_dim_head 128 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR  --pre_lr 0.1"
python train_EMD_meta.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -val_episode 50 -test_episode 600 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84  --with_SA --SA_heads 4 --SA_dim_head 128 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR  --pre_lr 0.1

echo "python train_EMD_pretrain.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -bs 128 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84 --with_SA --SA_heads 16 --SA_dim_head 32 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR "
python train_EMD_pretrain.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -bs 128 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84 --with_SA --SA_heads 16 --SA_dim_head 32 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR 

echo "python train_EMD_meta.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -val_episode 50 -test_episode 600 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84  --with_SA --SA_heads 16 --SA_dim_head 32 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR  --pre_lr 0.1"
python train_EMD_meta.py -dataset miniimagenet -gpu 0 -val_episode 50 -test_episode 600 --model resnet -deepemd fcn --image_size 84  --with_SA --SA_heads 16 --SA_dim_head 32 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR  --pre_lr 0.1